توضیح دهید که چگونه یک الگوریتم جنگل تصادفی به دقت بیشتری نسبت به درختان تصمیم گیری فردی می رسد.
جنگل تصادفی یک الگوریتم یادگیری مجموعه است که پیش بینی های درخت های تصمیم گیری متعدد را برای پیش بینی دقیق تر ترکیب می کند. با ساخت و متوسط کردن چندین درخت تصمیم گیری ، الگوریتم جنگل تصادفی خطر بیش از حد را کاهش می دهد ، که می تواند در یک درخت تصمیم گیری واحد رخ دهد ، که منجر به دقت بهبود یافته شود. هر درخت تصمیم گیری در یک جنگل تصادفی با استفاده از تکنیک شناخته شده به عنوان جمع بندی بسته بندی یا بوت استراپ ، بر روی زیر مجموعه متفاوتی از داده های آموزشی آموزش می یابد. این به اطمینان از تنوع درختان کمک می کند و ارتباط برقرار نمی کند ، زیرا هر درخت در معرض الگوهای مختلف در داده ها قرار دارد. علاوه بر این ، الگوریتم هنگام انتخاب ویژگی هایی که در هر درخت مورد توجه قرار می گیرند ، تصادفی سازی را افزایش می دهد ، تنوع درختان فردی را بیشتر افزایش می دهد. هنگام انجام پیش بینی ها ، الگوریتم جنگل تصادفی نتایج هر درخت تصمیم گیری را از طریق مکانیسم رای گیری
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction: توضیح دهید که چگونه یک الگوریتم جنگل تصادفی به دقت بیشتری نسبت به درختان تصمیم گیری فردی می رسد.
### Input: .
### Response: جنگل تصادفی یک الگوریتم یادگیری مجموعه است که پیش بینی های درخت های تصمیم گیری متعدد را برای پیش بینی دقیق تر ترکیب می کند. با ساخت و متوسط کردن چندین درخت تصمیم گیری ، الگوریتم جنگل تصادفی خطر بیش از حد را کاهش می دهد ، که می تواند در یک درخت تصمیم گیری واحد رخ دهد ، که منجر به دقت بهبود یافته شود. هر درخت تصمیم گیری در یک جنگل تصادفی با استفاده از تکنیک شناخته شده به عنوان جمع بندی بسته بندی یا بوت استراپ ، بر روی زیر مجموعه متفاوتی از داده های آموزشی آموزش می یابد. این به اطمینان از تنوع درختان کمک می کند و ارتباط برقرار نمی کند ، زیرا هر درخت در معرض الگوهای مختلف در داده ها قرار دارد. علاوه بر این ، الگوریتم هنگام انتخاب ویژگی هایی که در هر درخت مورد توجه قرار می گیرند ، تصادفی سازی را افزایش می دهد ، تنوع درختان فردی را بیشتر افزایش می دهد. هنگام انجام پیش بینی ها ، الگوریتم جنگل تصادفی نتایج هر درخت تصمیم گیری را از طریق مکانیسم رای گیری
توضیح دهید که چگونه یک الگوریتم جنگل تصادفی به دقت بیشتری نسبت به درختان تصمیم گیری فردی می رسد. .
user
جنگل تصادفی یک الگوریتم یادگیری مجموعه است که پیش بینی های درخت های تصمیم گیری متعدد را برای پیش بینی دقیق تر ترکیب می کند. با ساخت و متوسط کردن چندین درخت تصمیم گیری ، الگوریتم جنگل تصادفی خطر بیش از حد را کاهش می دهد ، که می تواند در یک درخت تصمیم گیری واحد رخ دهد ، که منجر به دقت بهبود یافته شود. هر درخت تصمیم گیری در یک جنگل تصادفی با استفاده از تکنیک شناخته شده به عنوان جمع بندی بسته بندی یا بوت استراپ ، بر روی زیر مجموعه متفاوتی از داده های آموزشی آموزش می یابد. این به اطمینان از تنوع درختان کمک می کند و ارتباط برقرار نمی کند ، زیرا هر درخت در معرض الگوهای مختلف در داده ها قرار دارد. علاوه بر این ، الگوریتم هنگام انتخاب ویژگی هایی که در هر درخت مورد توجه قرار می گیرند ، تصادفی سازی را افزایش می دهد ، تنوع درختان فردی را بیشتر افزایش می دهد. هنگام انجام پیش بینی ها ، الگوریتم جنگل تصادفی نتایج هر درخت تصمیم گیری را از طریق مکانیسم رای گیری
assistant